KAUSALITAS PEMANFAATAN SUMBER DAYA ALAM DAN ENERGI TERHADAP
PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA PENDEKATAN VECTOR EROR CORRECTION
MODELPERIODE 1971-2012Karya Tulis IlmiahDiajukan untuk mengikuti
Economics Event (Eccents 7th 2014)
Ditulis olehTraheka Erdyas Bimanatya10/296978/EK/17866
Muhammad Zaenuddin10/299068/EK/17982
JURUSAN ILMU EKONOMIFAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNISUNIVERSITAS
GADJAH MADA2014KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, yang telah
memberikan rahmat dan hidayat-Nya sehingga penulis dapat
menyelesaikan proses penulisan karya tulis ilmiah Kausalitas
pemanfaatan sumber daya alam dan energi terhadap pertumbuhan
ekonomi Indonesia. Terselesaikannya karya tulis ilmiah ini tentunya
tidak terlepas dari dorongan dan uluran tangan berbagai pihak. Oleh
karena itu, tak salah kiranya bila penulis mengungkapkan rasa
terima kasih dan penghargaan sebesar-besarnya kepada:
1. Prof. Tri Widodo, M.Ec.Dev., Ph.D. selaku dosen yang telah
membantu penulis dalam penyelesaian Karya Tulis Ilmiah ini.2.
Segenap keluarga penulis -orang tua penulis beserta ketiga kakak-
atas semua dukungan yang diberikan kepada penulis, yang penulis
tidak bisa detilkan satu per satu macam dukungan yang telah
diberikan.3. Semua pihak yang telah banyak membantu penulis yang
tidak dapat penulis sebutkan satu per satu
Semoga Allah SWT membalas kebaikan dan ketulusan semua pihak
yang telah membantu penulis menyelesaikan karya tulis ini dengan
melimpahkan rahmat dan karunia-Nya. Dengan segala keterbatasan yang
ada, penulis menyadari masih terdapat kelemahan dalam penulisan
karya tulis ini. Oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran
untuk penulisan selanjutnya agar menjadi lebih baik. Akhir kata,
semoga karya tulis ini dapat memberikan manfaat dan memberikan
tambahan wawasan serta pengetahuan tentang pemanfaatan sumber daya
alam dan energi di Indonesia.
Yogyakarta, 14 Mei 2014
Penulis
LEMBAR PENGESAHAN
Judul Karya Tulis: Kausalitas Pemanfaatan Sumber Daya Alam dan
Energi terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Atas Nama:
Nama: Traheka Erdyas BimanatyaNIM: 10/296978/EK/17866Jurusan:
Ilmu EkonomiFakultas: Ekonomika dan Bisnis
Nama: Muhammad ZaenuddinNIM: 10/299068/EK/17982Jurusan: Ilmu
EkonomiFakultas: Ekonomika dan Bisnis
Menyatakan dengan sebenarnya bahwa Karya Tulis Ilmiah (KTI) yang
saya tulis ini benar merupakan hasil karya saya sendiri dan bukan
merupakan pengambilalihan tulisan atau pikiran orang lain yang saya
akui sebagai hasil tulisan atau pikiran sendiri.
Apabila di kemudian hari terbukti atau dapat dibuktikan bahwa
Karya Tulis Ilmiah (KTI) ini hasil jiplakan, maka saya bersedia
menerima sanksi atas perbuatan tersebut sesuai ketentuan yang
berlaku.Yogyakarta, 14 Mei 2014 Hormat Kami,
Muhammad ZaenuddinNIM 10/299068/EK/17982
Traheka Erdyas Bimanatya10/296978/EK/17866
MengetahuiWakil Dekan Bidang Akademik dan Kemahasiswaan
B.M. Purwanto, M.B.A., Ph.D
DAFTAR ISI
HALAMAN
JUDUL.......................................................................................................iDAFTAR
ISI....................................................................................................................iiDAFTAR
TABEL.............................................................................................................iiiDAFTAR
GAMBAR........................................................................................................ivDAFTAR
LAMPIRAN......................................................................................................hI.
PENDAHULUAN1.1 Latar
Belakang..............................................................................................11.2
Rumusan
Masalah.........................................................................................51.3
Pertanyaan
Penelitian....................................................................................71.4
Tujuan
Penelitian..........................................................................................81.5
Manfaat
Penelitian........................................................................................81.6
Pembatasan
Penelitian..................................................................................91.7
Sistematika
Penulisan...................................................................................9II.
LANDASAN TEORI DAN METODOLOGI2.1Tinjauan
Pustaka..........................................................................................112.1.1Peran
energi terhadap pertumbuhan
ekonomi....................................H2.1.2Hal
2.................................................................................................H2.2Penelitian
Terdahulu.....................................................................................H2.3Model............................................................................................................H2.4Hipotesis
Penelitian.......................................................................................H2.5Alat
Analisis..................................................................................................H2.5.1Alat
1.................................................................................................H2.5.2Alat
2.................................................................................................HIII.
HASIL DAN PEMBAHASAN3.1Statistik
Deskriptif.........................................................................................H3.2Tahapan
Analisis.....................................................................................H3.2.1Hal
1.................................................................................................H3.2.2Hal
2.................................................................................................H3.2.3Hal
3.................................................................................................H3.2.4Hal
4.................................................................................................H3.3Hasil
dan
Temuan..........................................................................................H3.3.1Hal
1...................................................................................................H3.3.1.1
SubHal
1................................................................................H3.3.1.2SubHal
2................................................................................H3.3.2Hal
2.................................................................................................H3.3.2.1
SubHal
1................................................................................H3.3.2.2SubHal
2................................................................................H3.3.3Hal
3.................................................................................................H3.3.3.1
SubHal
1................................................................................H3.3.3.2SubHal
2................................................................................H3.4Pembahasan
Hasil
Penelitian..........................................................................H3.4.1Hal
1...................................................................................................H3.4.2Hal
2...................................................................................................H3.4.3Hal
3...................................................................................................HIV.
PENUTUP4.1Kesimpulan....................................................................................................H4.2Saran..............................................................................................................H
DAFTAR
PUSTAKA.........................................................................................................HLAMPIRAN.......................................................................................................................H
DAFTAR TABEL
Tabel 1.1Nama Tabel
1...............................................................................................H1Tabel
1.2Nama Tabel
2...............................................................................................H2
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran
1.Nama..............................................................................................................HLampiran
2.Nama..............................................................................................................HLampiran
3.Nama...........................................................................................H
i
ABSTRAKSI
BAB IPENDAHULUAN Bab ini membahas tentang latar belakang dalam
penelitian, rumusan penelitian, pertanyaan penelitian. Selain itu,
bab ini juga memaparkan mengenai tujuan dan manfaat penelitian,
pembatasan penelitian serta sistematika penulisan penelitian..1.1
Latar Belakang Kondisi perekonomian Indonesia dalam 10 tahun
terakhir (2002-2012), dapat dikatakan sangat stabil di kisaran 5,5%
1% dengan pertumbuhan rata-rata sebesar 6,11%, tetapi dengan
pendapatan perkapita (GNI percapita) adalah sebesar US$ 4810,
menempatkan Indonesia dalam kategori negara berpendapatan rendah
sampai menengah atau low middle income country (World Bank,
2013).[footnoteRef:1] [1: Menurut klasifikasi World Bank,
negara-negara di dunia dapat dibagi menjadi empat kelompok, yaitu:
(1) Negara-negara berpendapatan rendah; (2) Negara-negara
berpendapatan menengah bawah; (3) Negara-negara ber-pendapatan
menengah atas; dan (4) Negara-negara berpendapatan tinggi ]
Negara-negara yang masuk kedalam kategori low middle income
lambat laun akan dihadapkan pada fenomena middle income trap.
Fenomena middle income trap adalah kondisi perkembangan ekonomi
negara yang sudah berhasil masuk ke kelompok negara berpendapatan
menengah, tetapi kemudian mengalami stagnasi dalam jangka waktu
cukup lama. Dan tidak berhasil naik ke dalam kelompok negara
berpendapatan tinggi[footnoteRef:2]. [2:
http://www.tempo.co/read/news/2013/12/12/087536830/Menkeu-RI-Belum-Masuk-Jebakan-Kelas-Menengah,
diakses pada tanggal 13 Mei 2014]
.
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Pertanyaan PenelitianBerdasarkan latar belakang dan rumusan
masalah yang diuraikan oleh peneliti, maka pertanyaan penelitian
dirumuskan sebagai berikut:1. Bagaimana hubungan antara pemanfaatan
bahan bakar fosil (minyak bumi, batu bara, dan gas alam) terhadap
tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia?2. Bagaimana hubungan
antara pemanfaatan hasil hutan terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi
di Indonesia?3. Bagaimana hubungan antara pemanfaatan hasil mineral
tambang terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia?1.4
Tujuan PenelitianTujuan penelitian ini adalah:1. Mengetahui
hubungan pemanfaatan bahan bakar fosil (minyak bumi, batu bara, dan
gas alam) dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.2.
Mengetahui hubungan pemanfaatan hasil hutan dengan tingkat
pertumbuhan ekonomi Indonesia.3. Mengetahui hubungan pemanfaatan
mineral tambang dengan tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia.1.5
Manfaat PenelitianPenelitian ini diharapkan dapat membawa manfaat
sebagai berikut:1. Menjadi sumber referensi bagi kegiatan
penelitian berikutnya yang mengangkat tema tentang pemanfaatan
bahan bakar fosil dan hasil alam lainnya di negara berkembang.2.
Menjadi dasar pemikiran penulis terkait isu pemanfaatan bahan bakar
fosil dan sumber daya alam lainnya di Indonesia.3. Memberikan bukti
empiris tentang hubungan pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber
daya alam lainnya dengan tingkat pertumbuhan ekonomi di
Indonesia.
1.6 Pembatasan PenelitianPenelitian ini dibatasi pada beberapa
hal. Pertama, periode waktu data yang digunakan dalam penelitian
ini berada pada rentang waktu tahun 1971 hingga tahun 2012. Kedua,
jenis energi yang diteliti mencakup seluruh bahan bakar fosil yaitu
minyak bumi, batu bara, dan gas alam. Ketiga, sumber daya alam
lainnya hanya mencakup hasil hutan dan mineral tambang. Keempat,
penelitian ini hanya melihat hubungan antara pemanfaatan bahan
bakar fosil dan sumber daya alam lainnya dengan tingkat pertumbuhan
ekonomi Indonesia.
1.7 Sistematika PenulisanSistematika penulisan bagian utama dari
penelitian ini disajikan sebagai berikut:Bab I sebagai bab
pendahuluan akan memaparkan tentang hal-hal yang menjadi latar
belakang masalah, rumusan masalah, pertanyaan, tujuan, manfaat,
pembatasan, dan sistematika penulisan penelitian.Bab II sebagai bab
landasan teori akan memaparkan tentang tinjauan pustaka dari judul
penelitian, penelitian-penelitian terdahulu yang relevan dengan
penelitian ini.Bab III sebagai bab metodologi penelitian akan
memaparkan tenatng model, hipotesis, dan alat analisis penelitian
yang digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian.Bab IV sebagai
bab hasil dan pembahasan akan memaparkan tentang statistik
deskriptif dari data yang digunakan dalam model, tahapan-tahapan
analisis, pembahasan hasil dan temuan penelitian. Bab V sebagai bab
kesimpulan dan saran akan memaparkan tentang kesimpulan yang
diperoleh dari penelitian ini dan rekomendasi kebijakan bagi
pemerintah serta saran untuk penelitian selanjutnya.
BAB IILANDASAN TEORI
Bab ini membahas tentang teori yang menjadi dasar dalam
penelitian mengenai hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil,
hasil hutan, mineral tambang terhadap pertumbuhan ekonomi. Selain
itu bab ini juga memaparkan berbagai penelitian terdahulu yang
relevan dengan topik penelitian.2.1 Tinjauan Pustaka2.1.1Peran
Energi Terhadap Pertumbuhan EkonomiTeori pertumbuhan ekonomi yang
menjadi arus utama dalam kajian ekonomika energi adalah Augmented
Solow Growth Model. Model tersebut merupakan pengembangan dari
model pertumbuhan ekonomi yang dibuat oleh Robert Solow (1956).
Pada model itu, energi[footnoteRef:3], terkadang digolongkan
sebagai natural resources, menjadi salah satu input yang menentukan
banyak sedikitnya output yang tercipta (Berndt & Wood,1975;
Griffin & Gregory,1976; Ayres & Warr,2005; Stern, 2011;
Stern & Kander,2012; Greiner et all,2012). Wang (2012) secara
simpel memodelkannya sebagai berikut: [3: Beberapa literatur
membedakan penggunaan istilah energi (energy) dengan eksergi
(exergy) seperti dalam Warr & Ayres (2006,2010). Energi merujuk
pada segala potensi yang terkandung di suatu materi untuk
didayagunakan dalam proses produksi namun membutuhkan katalis.
Sedangkan eksergi merupakan bentuk siap guna dari energi.Perbedaan
lainnya adalah energi tidak bisa berkurang atau bertambah (hukum
pertama termodinamika) sebalinya eksergi bisa habis pakai dan
menghasilkan entropi (hukum kedua termodinamika).]
Persamaan (1) mengikuti fungsi Cobb-Douglas dengan tenaga kerja
(L), Modal (K), dan energi (E) sebagai variable independen dari
output (Y). adalah parameter yang menjelaskan proporsi input K
dalam produksi. Sementara adalah parameter yang menjelaskan
proporsi input E dalam produksi. Adapun persamaan (2) menunjukkan
tingkat pertumbuhan stok modal atau investasi yang telah
disesuaikan dengan tingkat konsumsi energi minimum (.Model Wang
(2012) sendiri merupakan penyederhanaan dari model pertumbuhan yang
dikemukakan oleh David Stern (2011). Dengan demikian asumsi yang
digunakan dalam model juga sama. Stern (2011) mengasumsikan bahwa
antara energi dengan modal dan tenaga kerja memiliki elastisitas
substitusi kurang dari satu. Hal ini mengindikasikan energi menjadi
sangat esensial dalam proses produksi sebab sejumlah kuantitas
minimal energi selalu dibutuhkan untuk berproduksi dalam tingkat
output tertentu (microeconomic limit) dan juga untuk maintenance
stok input modal yang tersedia (macroeconomic limit).
2.2 2.3 Penelitian TerdahuluNoNama PenulisJudul
PenelitianVariabelMetodeHasil
1.Ching-Chih ChangA multivariate causality test of carbon
dioxide emissions, energy consumption and economic growth in
ChinaGross mestic Ptoduct (GDP), konsumsi produk minyak bumi
(Cr_Con), konsumsi batu bara (Coal_Con), konsumsi gas alam
(NG_con), konsumsi listrik (Elec_con) dan emisi karbon dioksidaVECM
for the Multivariate causalitytestHasil penelitian menunjukkan
adanya hubungan kausalitas bi-directional antara (1) GDP dengan
emisi CO2, konsumsi minyak mentah dan batu bara, dan (2) konsumsi
listrik terhadap PDB. Selain itu, peningkatan pertumbuhan PDB atau
konsumsi energi akan merangsang emisi CO2. Konsumsi listrik juga
berkorelasi positif dengan pertumbuhan PDB, dan konsumsi batubara
dan emisi CO2.
2.Jo-Hee Hwang Seung-Hoon YooEnergy consumption, CO2 emissions,
and economicgrowth: evidence from IndonesiaComposed of energy
consumption, CO2 emissions, and real GDP from Indonesia for the
period 19652006Granger causality, co-integration dan Eror Corection
Modek (ECM)Paper ini telah menjelaskan adanya hubungan kausal
antara konsumsi energi, emisi CO2, dan GDP riil serta arah
kausalitas. Pertama, uni-directional kausalitas dari pertumbuhan
ekonomi terhadap energi konsumsi. Pembangunan ekonomi Indonesia
tidak sepenuhnya tergantung pada konsumsi energi. Penelitian ini
mendukung argumen bahwa peningkatan pendapatan riil, ceteris
paribus, menimbulkan konsumsi energi, meskipun ada banyak faktor
lain yang mempengaruhi konsumsi energi, dan pendapatan riil hanya
salah satu faktor tersebut
3.Nora Yusma Mohamed YusopAssessing the Relationship between Oil
Prices, Energy Consumption and Macroeconomic Performance in
Malaysia:Co-integration and Vector Error Correction Model(VECM)
ApproachLogarithm transformations of energy consumption (LENG),
theemployment (LEMP), economic growth (LGDP) and average world oil
price (LOILP)Vector Eror Correction Model (VECM)Hasil dari paper
ini adalah bahwa ada hubungan jangka panjang antara harga minyak,
pertumbuhan ekonomi, dan pekerjaan dan tingkat pertumbuhan konsumsi
energi di Malaysia. Implikasi dari co-integrasi antara variabel
yang diteliti akan berarti bahwa semua series dalam model bergerak
bersama-sama dalam jangka panjang. Hubungan co-integrasi ini
memberikan informasi tentang hubungan jangka panjang. Hubungan
negatif antara pertumbuhan ekonomi riil dan konsumsi energi serta
hubungan positif antara konsumsi energi dan pertumbuhan lapangan
kerja dalam jangka panjang menjadikan suatu implikasi kebijakan
yang penting.
BAB IIIMETODE PENELITIAN
3.1 Model Penelitian Peneliti memformulasikan model matematis
untuk menjelaskan hubungan antara pemanfaatan bahan bakar fosil dan
sumber daya alam lainnya terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia
sebagai berikut:
PDB riil per kapita digunakan dalam model untuk menjelaskan
variabel pertumbuhan ekonomi (Y).Sedangkan variabel pemanfaatan
bahan bakar fosil (FE) dibagi menjadi tiga jenis yaitu minyak bumi,
batu bara, dan gas alam. Pembagian tersebut ditujukan untuk
mengetahui hubungan tiap jenis bahan bakar fosil secara individual
terhadap variabel dependen. Adapun variabel pemanfaatan sumber daya
alam lainnya (NR) hanya dibagi menjadi dua kelompok yaitu hasil
hutan dan mineral tambang. Selain itu variabel dummy tahun 1998
juga ditambahkan untuk menangkap perubahan pada tren data sebelum
dan setelah krisis ekonomi tahun 1997-1998.Peneliti menggunakan
metode Vector Error Correction Model (VECM) untuk menguji hubungan
keenam variabel di atas. Spesifikasi model pengujian dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
dengan notasi Y merepresentasikan pertumbuhan ekonomi, notasi F
adalah tingkat pemanfaatan hasil hutan, M adalah tingkat
pemanfaatan mineral tambang, O adalah tingkat pemanfaatan minyak
bumi, G adalah tingkat pemanfaatan gas alam, dan C adalah tingkat
pemanfaatan batu bara. Variabel dummy krisis ekonomi 1997-1998
dijelaskan oleh notasi D1998.3.2 Hipotesis PenelitianDalam
penelitian ini, hipotesis-hipotesis yang digunakan adalah sebagai
berikut:1. Pemanfaatan energi fosil (minyak bumi, batu bara, dan
gas) memiliki hubungan kausalitas terhadap pertumbuhan ekonomi di
Indonesia.2. Pemanfaatan hasil hutan memiliki hubungan kausalitas
terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.3. Pemanfaatan mineral
tambang memiliki hubungan kausalitas terhadap pertumbuhan ekonomi
di Indonesia.3.3 Alat Analisis3.3.1Uji Akar UnitUji akar unit
merupakan pengujian statistik terhadap data runtut waktu untuk
mengetahui stasioneritasnya. Suatu variabel dikatakan stasioner
apabila memenuhi ketiga syarat berikut (Seddighi et al, 2000):1.
Nilai rata-rata variabel konstan sepanjang waktu
2. Nilai varians variabel konstan sepanjang waktu
3. Nilai kovarian variabel hanya bergantung pada besarnya lag
antar periode
Variabel yang tidak memenuhi ketiga syarat di atas maka
dikatakan tidak stasioner atau mengandung akar unit.Variabel
tersebut kemudian akan menyebabkan regresi menjadi lancung
(spurious regression) sehingga koefisien dari hasil regresi tidak
bisa dijadikan acuan yang valid (Gujarati & Porter,
2009).Selain itu data-data non stasioner juga dapat menyebabkan
autokolerasi dalam estimasi (Wardhana, 2005). Terdapat beberapa
macam metode pengujian akar unit. Masing-masing memiliki metode dan
hasil pengujian yang berbeda. Namun dalam penelitian ini hanya
menggunakan metode yang dikemukakan oleh Peter C.B. Phillips dan
Pierre Perron pada tahun 1988 yaitu uji Phillips-Perron (uji
PP).Untuk menyelesaikan masalah serialkorelasi uji PP menggunakan
metode statistik nonparametrik. Formulasi Uji PP ditunjukkan
sebagai berikut (Widarjono, 2009):(1)(tanpa konstanta dan
tren)(2)(dengan konstanta)(3)(dengan konstanta dan tren) Pada
ketiga persamaan di atas, notasi menunjukkan nilai variabel deret
waktu yang diamati pada periode tertentu, , notasi merupakan
operator first difference, sedangkan merupakan error term untuk
setiap persamaan. Adapun notasi menjelaskan adanya tren waktu dalam
model uji akar unit.Selain itu uji PP menggunakan truncation lag q
dari Newey-West sebagai metode penentuan panjang kelambanan (lag)
dalam proses pengujian. Penentuan stasioneritas data pada uji PP
dilakukan dengan cara membandingkan nilai statistik t dari
koefisien dengan nilai kritis distribusi Mackinnon untuk setiap
tingkat signifikansi[footnoteRef:4]. Apabila nilai absolut
statistik t dari koefisien lebih besar dari nilai kritis distribusi
Mackinnon maka hipotesis nol data mengandung akar unit dapat
ditolak atau dengan kata lain data yang diamati bersifat stasioner,
demikian pula sebaliknya. [4: Pada umumnya penelitian ekonomi
menggunakan tingkat signifikansi atau sebesar 1 persen, 5 persen,
dan 10 persen. ]
2.5.2Vector Error Correction Model (VECM) VECM pertama kali
dikenalkan oleh Sargan (1964) dan kemudian dikembangkan oleh Engle
dan Granger (1987) serta Johansen (1988).VECM dikenal juga sebagai
model Cointegrating Vector Autoregression (CIVAR) atau VAR yang
teristriksi (restricted VAR) sebab VECM menggunakan
variabel-variabel yang saling berkointegrasi serta menerapkan
konsep koreksi kesalahan (Error Corretion) dalam proses estimasi.
Widarjono (2009) menyebutkan bahwa penerapankonsep koreksi
kesalahan bertujuan untuk merestriksi hubungan perilaku jangka
panjang antar variabel agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasi
namun tetap membiarkan perubahan-perubahan dinamis dalam jangka
pendek. Baik konsep kointegrasi maupun koreksi kesalahan digunakan
untuk mencegah terjadinya regresi lancung (Lauridsen, 1998). Secara
prosedural, VECM dipilih sebagai model estimasi ketika pengujian
akar unit menunjukkan variabel-variabel yang ada sebagian besar
tidak stasioner pada level namun hasil uji kointegrasi menunjukkan
adanya kointegrasi atau dengan kata lain terdapat hubungan teoritis
antar variabel.Menurut Obayelu dan Salau (2010), VECM mengasumsikan
variabel-variabel tersebut melakukan penyesuaian linear terhadap
keseimbangan jangka panjangnya. Sedangkan Engle dan Granger (1987)
menyimpulkan bahwa perubahan variabel dependen merupakan fungsi
dari perubahan nilai variabel-variabel independen lainnya serta
besarnya nilai Error Correction Term (ECT) yang menunjukkan
terjadinya ketidakseimbangan pada hubungan kointegrasi antar
variabel.
Berdasarkan penjelasan di atas, VECM dapat diformulasikan
sebagai berikut (Surjaningsih et al, 2012): (1)dengan notasi
menunjukkan (k x 1) vektor variabel endogen, adalah adjustment
coefficient yang mengukur tingkat kecepatan penyesuaian variabel
endogen i dalam jangka panjang,adalah vektor kointegrasi, merupakan
vektor dari deterministic terms, adalah (k x k) matriks koefisien,
adalah matriks terkait dengan term deterministic yang digunakan
dalammodel seperti konstan, dengan trend atau dummy seasonal; dan
merupakan reduced form disturbance. Adapun variabel ECT ditunjukkan
oleh gabungan notasi . Harris (1995) dalam Ajija et al. (2011) juga
memformulasikan VECM dalam bentuk persamaan berikut:
\
BAB IVANALISIS DAN PEMBAHASAN4.1 Statistik DeskriptifPenelitian
ini menggunakan data sekunder yang diambil dari database Bank
Dunia. Semua data menggunakan periode waktu tahunan dengan rentang
periode mulai dari tahun 1971 hingga 2012. Terdapat enam variabel
yang diuji dalam penelitian ini yaitu pertumbuhan ekonomi riil
(GDPRCAP), pemanfaatan hasil hutan (FOR), pemanfaatan mineral
tambang (MIR), pemanfaatan minyak (OIR), pemanfaatan gas alam
(NGR), dan pemanfaatan batu bara (COR). Statistik deskriptif dari
setiap variabel tersedia dalam tabel berikut: Tabel 3.1 Analisis
Statistik DeskriptifVariabelGDPRCAPFORMIROIRNGRCOR
Mean915.75543.5888800.9515648.1852642.0017520.265375
Median923.66563.0124510.6928765.2516671.8917460.006568
Maximum1731.65312.354093.40946330.348125.7742022.505279
Minimum346.86021.3050070.1875292.6084440.0318430.000000
Std. Dev.389.99462.1567530.7254096.4571501.3919390.582665
Skewness0.2717781.8766151.3066051.6490530.6222192.445018
Kurtosis1.9992957.7705624.6069625.2916183.0050968.378776
Jarque-Bera2.26951464.4787416.46959 28.22578
2.71013992.47646
Probability0.3215000.0000000.0002650.0000010.2579290.000000
Sumber: diolah dari WB database, 2014Sebagai proksi pertumbuhan
ekonomi riil, peneliti menggunakan data PDB Riil tahun dasar 2005
per kapita dalam dollar Amerika Serikat yang diperoleh dari Bank
Dunia. Per definisi, PDB riil per kapita adalah PDB dibagi dengan
jumlah penduduk. Sedangkan definisi PDB sendiri adalah jumlah nilai
tambah bruto dari seluruh produsen yang berada di dalam
perekonomian ditambah dengan pajak dan dikurangi dengan subsidi.
Perhitungan PDB tidak memasukkan unsur depresiasi pada aset tetap
serta deplesi dan degradasi pada sumber daya alam. Harga acuan yang
dipakai dalam perhitungan PDB adalah harga tahun 2005. Penggunaan
harga acuan bertujuan untuk menghindari nilai PDB yang overvalued.
Adapun kelima variabel lainnya juga berasal dari database Bank
Dunia. Variabel-variabel tersebut menggunakan satuan persen PDB.
Untuk menjelaskan pemanfaatan bahan bakar fosil dan sumber daya
alam lainnya di Indonesia, peneliti menggunakan data rente ekonomi
untuk tiap variabel. Pengertian rente adalah selisih antara nilai
pasar suatu komoditas dengan biaya produksinya. Rente batu bara
mencakup produksi batu bara berjenis hard dan soft. Rente mineral
meliputi berbagai jenis mineral tambang yaitu timah, emas, lead,
zinc, besi, tembaga, nikel, perak, bauksit, dan fosfat. Adapun
rente minyak hanya menghitung produksi minyak mentah. Rente hutan
memiliki rumus penghitungan yang berbeda yaitu jumlah hasil panen
kayu dikalikan dengan harga rata-rata kayu di tiap regional.4.2
Tahapan AnalisisTahapan analisis data dalam penelitian ini
dijelaskan secara runtut sebagai berikut: 3.2.1 Uji Akar Unit
DataDengan menggunakan asumsi model pengujian memiliki tren dan
intersep, baik uji ADF maupun PP memperlihatkan bahwa semua
variabel tidak stasioner di level. Sebaliknya, pada first
difference semua variabel signifikan pada satu persen atau dengan
kata lain hipotesis nol bahwa data runtut waktu mengandung akar
unit dapat ditolak. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa
variabel-variabel dalam penelitian ini terintegrasi pada I(1).
Tabel 3.2 Hasil Uji Akar Unit Metode PPVariabelLevelFirst
Difference
Adj. t-statProb.Adj. t-statProb.
GDPRCAP-1.4083340.8436-4.546485*0.0041
FOR-3.7128640.0326-15.09822*0.0000
MIR-3.0543780.1307-8.011448*0.0000
OIR-3.3103430.0788-7.673201*0.0000
NGR-2.2676870.4413-9.283980*0.0000
COR-3.4322760.0610-13.62922*0.0000
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan
signifikansi sebesar 1 persen3.2.2 Penentuan Lag OptimalPenentuan
lag optimal model VAR dengan menggunakan berbagai kriteria
terangkum dalam tabel 3.3. Kriteria Final Prediction Error (FPE),
Schwarz Information Criterion (SIC), Hannan-Quinn Information
Criterion (HQ) dan sequential modified LR test statistic (LR)
merekomendasikan lag sebesar satu. Sementara Akaike Information
Criterion (AIC) menunjukkan lag VAR yang optimal berada pada lag
tiga.Tabel 3.3 Hasil Penentuan Lag Optimal dengan Berbagai
KriteriaLagLogLLRFPEAICSCHQ
0-604.6464NA 1603990.31.3152031.5711331.40703
1-378.8351370.5621*97.28189*21.5812923.37282*22.22407*
2-346.103243.64253131.697021.7488825.0760122.94263
3-300.762746.50312119.669021.26988*26.1326023.01458
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan
lag yang direkomendasikan oleh tiap kriteria
3.2.3 Uji KointegrasiUji Kointegrasi bertujuan untuk mengetahui
ada atau tidaknya kointegrasi pada variabel runtut waktu GDPRCAP,
COR, OIR, FOR, MIR dan NGR. Uji kointegrasi dilakukan dengan
menggunakan metode yang dikembangkan oleh Johansen (1988). Sebelum
melakukan pengujian, penentuan bentuk model kointegrasi berdasarkan
kriteria AIC atau SIC perlu dilakukan untuk mendapatkan model yang
tepat. Selain itu, uji kointegrasi ini menggunakan lag yang
direkomendasikan oleh pengujian sebelumnya sebagai batas interval
lag pengujian. Tabel 3.4 menunjukkan model kointegrasi yang
direkomendasikan oleh E-Views berdasarkan AIC.Tabel 3.4 Hasil
Penentuan Model Kointegrasi Menggunakan Kriteria SICTren Data:Tidak
AdaTidak AdaLinearLinearKuadratik
RankatauJumlah Persamaan KointegrasiTanpa IntersepTanpa Tren
IntersepTanpa TrenIntersepTanpa TrenIntersepTrenIntersepTren
025.1616325.1616325.4511825.4511825.62869
125.1916725.2685225.4752424.83432*25.05099
225.5305625.5761925.6995525.1429225.26811
326.2250726.1235826.1906425.5912425.66016
427.1217226.9176526.9049126.2765126.40667
528.0952927.9065127.8812127.1519027.23955
629.1635928.9751428.9751428.2249428.22494
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan
model yang direkomendasikan oleh SIC
Hasil uji kointegrasi dengan menggunakan intersep dan tren
linear terangkum dalam tabel 3.5. Statistik maximum eigenvalue
menunjukkan hipotesis nol bahwa tidak ada persamaan kointegrasi
dapat ditolak pada tingkat signifikansi lima persen. Sementara
statistik trace menyimpulkan bahwa terdapat tiga persamaan
kointegrasi dalam variabel.
Tabel 3.5 Hasil Uji Kointegrasi Metode Johansen
Asumsi Tren: Tren Linear Deterministik (terestriksi)
Variabel: GDPRCAP COR FOR MIR NGR OIR
Variabel Eksogen: D1998
Interval Lag (dalam first differences): 1 hingga 1
HipotesisJumlah Persamaan
KointegrasiEigenvalueStatistikMax-Eigen
Statistik Trace
r = 0 0.83728272.62958*(0.0000)176.7820*(0.0000)
r 1 0.58946235.61143(0.0993)104.1525*(0.0025)
r 2 0.52790030.02255(0.0882)68.54104*(0.0192)
r 30.40167520.54484(0.2134)38.51849(0.1286)
r 40.27638212.93965(0.3329)17.97365(0.3457)
r 50.1182535.034001(0.5915)5.034001(0.5915)
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: * menunjukkan
signifikansi sebesar 5 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan
besarnya P-Value dari setiap statistik.
3.2.4 Estimasi VECM Dengan menggunakan cointegration rank
sebesar 1 (model kointegrasi memiliki intersep dan tren data
linier) dan lag interval dari satu sampai satu periode, hasil
estimasi menggunakan model VEC secara ringkas tergambar dalam tabel
berikut:Tabel 3.6 Hasil Estimasi VECMNilai Koefisien Jangka
Panjang
VariabelGDPRCAP(-1)COR(-1)FOR(-1)MIR(-1)NGR(-1)OIR(-1)
CointEq11.000000-59.09370[-1.78288]-74.91254[-6.74418]-62.82367
[-1.86280]29.18608[ 2.42260]-13.77531[-5.71266]
Nilai Koefisien Penyesuaian
VariabelD(GDPRCAP)D(COR)D(FOR)D(MIR)D(NGR)D(OIR)
CointEq1-0.264697[-5.34395]-2.52E-05[-0.04886]0.009844[
6.10038]0.001774[ 2.83558]0.003348[ 2.31879]0.003684[ 0.55578]
Nilai Koefisien Jangka Pendek
VariabelD(GDPRCAP)D(COR)D(FOR)D(MIR)D(NGR)D(OIR)
D(GDPRCAP(-1))0.262127[ 1.99104]0.002092[ 1.52346]0.010953 [
2.55369]0.001159[ 0.69740]0.000888[ 0.23132]0.013365[ 0.75862]
D(COR(-1))-7.836888[-0.54030]-0.253201[-1.67342]0.556387[
1.17747]-0.137904[-0.75288]0.488453[
1.15522]-0.196711[-0.10134]
D(FOR(-1))-4.736714[-1.24890]-0.033016[-0.83449]0.067738[
0.54823]0.082701[ 1.72669]-0.117417[-1.06201]1.453881[ 2.86456]
D(MIR(-1))3.857226[ 0.26783]0.703907[ 4.68542]0.310145[
0.66105]-0.279558[-1.53715]0.739389[ 1.76121]0.458244[ 0.23777]
D(NGR(-1))4.182125[
0.70443]-0.024954[-0.40293]-0.309764[-1.60157]-0.049255[-0.65696]-0.500726[-2.89326]-0.198640[-0.25003]
D(OIR(-1))-3.300324[-2.39107]-0.011898[-0.82636]0.023521[
0.52308]0.024176[ 1.38700]0.048144[ 1.19653]-0.107643[-0.58277]
C63.56394[
5.99715]-0.081979[-0.74145]-1.973508[-5.71546]-0.261966[-1.95720]-0.430955[-1.39481]-0.863855[-0.60905]
D1998-102.6920[-4.85662]0.079775[ 0.36167]3.851920[
5.59182]0.750511[ 2.81067]0.959187[ 1.55615]1.439339[ 0.50868]
R-squared0.5555630.579274 0.624627 0.294762 0.3509020.257925
Adj.
R-squared0.4408690.4707000.5277560.1127650.1833930.066422
F-statistic4.8438955.3352726.4480531.6195952.0948221.346846
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: angka dalam
kurung [ ] menunjukkan besarnya t-statistic dari setiap
koefisien
3.2.5 Uji Stabilitas VECMHasil uji stabilitas model VEC
menunjukkan lag optimum sebesar satu sudah mampu membangun model
yang stabil. Hal ini terlihat dari nilai modulus semua roots tidak
ada yang terletak di luar unit circle. Tabel 3.7 Hasil Uji
Stabilitas VECMRootModulus
1.0000001.000000
1.0000001.000000
1.0000001.000000
1.0000001.000000
1.0000001.000000
-0.6384230.638423
-0.023045 - 0.604488i0.604927
-0.023045 + 0.604488i0.604927
0.5828470.582847
-0.293520 - 0.388401i0.486836
-0.293520 + 0.388401i0.486836
-0.1876480.187648
VEC specification imposes 5 unit root(s).
Sumber: diolah dari WB database, 2014
3.2.6 Uji Asumsi Klasik Penelitian ini melakukan tiga pengujian
asumsi klasik yaitu uji serial korelasi, heteroskedastisitas, dan
normalitas terhadap residual data. Uji autokorelasi menggunakan
metode VEC Residual Series Correlation LM Tests. Uji normalitas
menggunakan VEC Residual Normality Tests-Joint JB Tests. Uji
heteroskedastisitas menggunakan VEC Residual Heteroskedasticity
Tests tanpa cross terms. Adapun tingkat signifikansi yang digunakan
adalah sebesar satu persen.Tabel 3.8 Hasil Uji Asumsi Klasik
VECM
VEC Residual Series Correlation LM TestsP-Value
1 Lag 53.786430.0286
VEC Residual Normality Tests-Joint JB Tests Orthogonalization:
Residual Covariance (Urzua)
210.54380.0723
VEC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (Joint
Test of Chi-Square)
358.85160.0447
Sumber: diolah dari WB database, 2014
Berdasarkan tabel di atas, hasil uji asumsi klasik secara
ringkas dapat dijelaskan sebagai berikut:1. Hipotesis nol residual
data tidak mengandung serialkorelasi gagal ditolak2. Hipotesis nol
residual data terdistribusi normal gagal ditolak3. Hipotesis nol
tidak adanya gejala heteroskedastisitas pada residual data gagal
ditolak.
4.3 Hasil dan PembahasanBerikut ini terdapat tabel yang
menjelaskan pengujian variabel melalui uji kausalitas VECM dalam
jangka pendek dan jangka panjang.
Tabel 3.9 Uji Kausalitas VECM - Jangka Pendek dan Jangka
PanjangHipotesis NolVariabel Independen
Jangka Pendek(Statistik - 2)Jangka Panjang(Statistik-t)
YCOGFM
Variabel independen tidak berhubungan dengan pertumbuhan ekonomi
-0.292(0.589)5.717*(0.017)0.496(0.481)1.560(0.212)0.072(0.789)-5.344*(0.000)
Sumber: diolah dari WB database , 2014Keterangan: *, **,
***secara berturut-turut menunjukkan signifikansi sebesar 1 persen,
5 persen, dan 10 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan
besarnya P-Value dari setiap statistik
Tabel 3.9 Uji Kausalitas VECM-Kekuatan HubunganHipotesis
NolVariabel Independen(Statistik - 2)
YCOGFM
Variabel independen tidak berhubungan dengan pertumbuhan ekonomi
-29.252*(0.000)28.564*(0.000)30.229*(0.000)28.761*(0.000)29.549*(0.000)
Sumber: diolah dari WB database, 2014Keterangan: *, **,
***secara berturut-turut menunjukkan signifikansi sebesar 1 persen,
5 persen, dan 10 persen; angka dalam kurung ( ) menunjukkan
besarnya P-Value dari setiap statistik
Berdasarkan tabel 3.9, uji kausalitas VECM dalam jangka pendek
dan jangka panjang variabel independen yang mempengaruhi
pertumbuhan ekonomi dalam jangka pendek adalah variabel Oil.
Sedangkan dalam jangka panjang, semua variabel akan mempengaruhi
pertumbuhan ekonomi.
BAB IVKESIMPULAN DAN SARAN
5.1 KesimpulanSumber daya alam dan energi memiliki pengaruh yang
berbeda dengan pertumbuhan ekonomi berdasakan jenis dan jangka
waktunya.5.2 SaranPentingya peranan sumber daya alam dalam
pembangunan berkelanjutan, tanpa menghindari kepunahan dari sumber
daya alam itu sendiri. Oleh karena itu perlu adanya pengelolaan dan
pengendalian melalui berbagai usaha antara lain:a. Melestarikan
fungsi lingkungan baik sebagai sumber bahan mentah maupun sebagai
penampung limbah.b. Menyatukan pemikiran ekonomi dengan ekologi.c.
Peran serta masyarakat setempat dalam pengelolaan sumber daya
lingkungan ditingkatkan melalui penyuluhan-penyuluhan
DAFTAR PUSTAKA
Ajija, S.R., Sari, D.W., Setianto, R.H., & Primanti, M.R.
2011. Cara Cerdas Menguasai EViews. 1st ed. Jakarta: Salemba Empat,
pp.191-192.Ayres, R. U. & Warr, B. (2005). Accounting for
growth: the role of physical work.Structural Change And Economic
Dynamics, 16 (2), pp. 181--209.Berndt, E. R. & Wood, D. O.
(1975).Technology, prices, and the derived demand for energy.The
Review Of Economics And Statistics, pp. 259--268.Engle, Robert F.
and Clive W. J. Granger (1987).Co-integration and error correction:
representation,estimation and testing.Econometrica55 (2):
251-276.Greiner, A., Gruene, L. & Semmler, W. (2012).Economic
growth and the transition from non-renewable to renewable
energy.Environment And Development Economics, pp. 1--34.Griffin, J.
M. & Gregory, P. R. (1976).An intercountry translog model of
energy substitution responses.American Economic Review, 66 (5), pp.
845--57.Gujarati, D. and Porter, D., 2009. Basic Econometric. 5th
ed. New York: McGraw Hill, pp.747-748,757-759.Harris, R. 1995.
Cointegration Analysis in Econometric Modelling. New York: Prentice
Hall, pp. 77. Johansen, S. (1988), Statistical analysis of
cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control,
12: 231254.Lauridsen, J. (1998),Spatial cointegration analysis in
econometric modelling. department of statistics and demography,
Odense University. Campusvey 55 DK-5230 Odense M Available online
at www.ou.dk/rrvf/ statdem/lauriden.htmlObayelu, A.E., &
Salau,A.S., (2010). Agricultural response to prices and exchange
rate in nigeria:application of co-integration and vector error
correction model(VECM).J Agri Sci, I(2), 73-81.Phillips, P. and
Perron, P., 1988. Testing for a unit root in time series
regression.Biometrika, 75(2), pp.335--346.Sargan, J. D. (1964),
Wages and prices in the united kingdom: a study in econometric
methodology, repr. in D. F. Hendry and K. F. Wallis (ed),
Econometrics and Quantitative Economics, Blackwell:
Oxford.Seddighi, H., Lawler, K. and Katos, A., 2000. Econometrics.
1st ed. London: Routledge.Solow, R. M. (1956). A contribution to
the theory of economic growth.The Quarterly Journal Of Economics,
70 (1), pp. 65--94.Stern, D. I. (2011). The role of energy in
economic growth.Annals Of The New York Academy Of Sciences, 1219
(1), pp. 26--51.Stern, D. I., K & Er, A. (2012).The role of
energy in the industrial revolution and modern economic
growth.Energy Journal, 33 (3).Wang, D. (2012). A dynamic
optimization on energy efficiency in developing
countries.Wardhana,D. (2005). Analisis uji komplementaris McKinnon
terhadap liberalisasi keuangan di indonesia periode 1970-2003:
pendekatan vector error correction model. Skripsi S1 FEB UGM.Warr,
B. & Ayres, R. (2006). REXS: a forecasting model for assessing
the impact of natural resource consumption and technological change
on economic growth.Structural Change And Economic Dynamics, 17 (3),
pp. 329--378.Warr, B. S. & Ayres, R. U. (2010).Evidence of
causality between the quantity and quality of energy consumption
and economic growth.Energy, 35 (4), pp. 1688--1693.Widarjono, A.,
2009. Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya. 3rd ed. Sleman:
EKONISIA, pp.319-323, pp 349.
LAMPIRANobsGDPRCAPCORFORMIRNGROIR
1971346.86020.0000006.3853630.3111710.0318434.703048
1972364.91240.0000007.2929750.2992510.0332225.266587
1973390.72650.00000012.354090.5651000.0342187.148715
1974412.66046.11E-057.7542210.7525260.08051819.40813
1975427.56400.0049555.6760860.3621460.07980314.56611
1976442.29780.0038375.4243380.3545020.15808015.24554
1977469.10150.0037284.4817270.4049250.44864314.85133
1978500.27080.0012065.1181310.4021841.07053012.70387
1979523.32240.0014025.7873120.6225402.00914430.34812
1980555.92700.0030364.3186240.5115191.98742824.77614
1981587.58310.0065363.1229810.3151761.86447719.65731
1982580.77400.0098002.9967000.2159731.82316413.64340
1983616.02400.0049753.4364860.2510912.04157413.28404
1984646.09930.0072772.5717460.2540362.73500013.88427
1985654.73560.0176392.2707820.2488632.49770711.20405
1986679.92100.0100073.8635210.1875292.5466465.236747
1987702.11960.0031834.5620670.2920371.8423628.211879
1988732.75970.0055774.0393530.9739181.5239864.788806
1989784.77140.0175713.7129390.9668651.2107565.886649
1990840.22050.0241503.0445120.6621501.9725537.811760
1991899.35900.0187453.0725190.6142772.0167436.002937
1992947.97230.0230373.5391540.6640341.6424864.973742
1993999.96210.0066012.9407290.4754241.9190143.814363
19941058.1030.0010022.7976000.5766081.6435043.340271
19951129.0610.0164363.0282010.8598261.4680803.256083
19961196.9440.0112962.9742650.7325082.0110833.658098
19971234.7030.0058492.6656430.7217181.9792913.504165
19981057.0890.0000005.7601711.5879013.0678863.927630
19991050.1600.0000002.9590591.0736631.6478044.010339
20001086.0510.0000002.2622621.4413404.4870986.429433
20011109.5220.0968772.4388081.3302204.1547974.928176
20021142.9030.0000002.1797241.2641232.4994043.823771
20031180.4800.0000002.3332391.2801264.0315093.565607
20041222.2300.7794111.6151821.5608493.8436714.305831
20051273.4650.4253691.4182012.0745945.7742025.680236
20061324.4670.5883121.5993602.5915014.2245865.126246
20071388.6060.9650751.6581063.4094633.3349964.499854
20081451.5582.5052791.8367661.7611014.3922485.413709
20091498.0070.8456511.4727451.9000191.5137032.645278
20101570.1531.3896211.3177301.9594961.0746052.704682
20111650.6292.0525801.3050071.7267710.8778072.935683
20121731.6531.2896881.3445361.4066090.4774012.608444
DAFTAR RIWAYAT HIDUP PENULIS
Penulis 1Nama:Traheka Erdyas BimanatyaTempat dan tanggal
lahir:Denpasar, 21 Juni 1992Alamat:Pucang Jajar Utara 25 RT 002/ RW
001, Kertajaya, Gubeng, Surabaya, Jawa Timur, 60282Telepon (+62)
85240436767Email [email protected]:Program Studi
Starta 1 (S1) Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomika dan Bisnis
Universitas Gadjah MadaPenulis 2Nama:Muhammad ZaenuddinTempat dan
tanggal lahir:Magelang, 3 Maret 1992Alamat:Tegal Slerem no 1 RT
006/ RW 002, Sedayu, Muntilan, Magelang, Jawa Tengah,
56412Telepon(+62)
818399331Email:[email protected] Studi
Starta 1 (S1) Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomika dan Bisnis
Universitas Gadjah Mada